我在Redis(Spring Data Redis)中有以下键,
localhost>Keys * "1+ { \"_id":"1", \"Name\" : \"C5796\" , \"Site\" : \"DRG1\"}" "2+ { \"_id":"2", \"Name\" : \"CX1XE\" , \"Site\" : \"DG1\"}" "3+ { \"_id":"3", \"Name\" : \"C553\" , \"Site\" : \"DG1\"}"
如果要根据 ID /名称/站点 进行排序,该怎么做Spring Redis?
Spring Redis
List<Object> keys = redistemplate.sort(SortQueryBuilder.sort("Customer").build());
和,
SortQuery<String> sort = SortQueryBuilder.sort(key).noSort().get(field).build(); List<?> keys = redistemplate.boundHashOps(key).getOperations().sort(sort);
不工作。
该代码位于文章的最后,如果您熟悉redis中的多hset键排序的原理,请跳过以下内容并直接阅读代码。
Redis Sort旨在对List / Set / Zset中的字段进行排序,但是该方法可用于根据所需的指定指标对多键进行排序。我们可以使用“ sort”按指定字段对多个hset键进行排序,但是关于hset键的模式存在一些限制。 例如,如果hset键的模式为“ hash {i}”(i为整数),则在这种情况下我们可以对其进行排序。
127.0.0.1:6379> keys hash* 1) "hash3" 2) "hash2" 3) "hash1"
看一下hash1的内容:
127.0.0.1:6379> hgetall hash1 1) "id" 2) "24" 3) "name" 4) "kobe"
每个哈希键包含两个字段:“ id”,“ name”。如果我们要按ID对这些hset键进行排序。我们应该做什么 ?
首先,添加一个名为“ myset”的设置键。“ myset”是包含成员{“ 1”,“ 2”,“ 3”}的设置键。
127.0.0.1:6379> smembers myset 1) "1" 2) "2" 3) "3"
然后运行以下命令:
127.0.0.1:6379> SORT myset BY hash*->id GET hash*->id GET hash*->name 1) "3" 2) "wade" 3) "24" 4) "kobe" 5) "30" 6) "curry"
尤里卡(Eureka),按ID对哈希{1-3}进行排序。 这是使用Spring Redis完成这项工作的代码:
public static String getRandomStr() { return String.valueOf(new Random().nextInt(100)); } public static void redisTemplateSort(RedisTemplate redisTemplate) { String sortKey = "sortKey"; StringRedisSerializer stringRedisSerializer = new StringRedisSerializer(); redisTemplate.setKeySerializer(stringRedisSerializer); redisTemplate.setValueSerializer(stringRedisSerializer); redisTemplate.setHashKeySerializer(stringRedisSerializer); redisTemplate.setHashValueSerializer(stringRedisSerializer); redisTemplate.delete(sortKey); if (!redisTemplate.hasKey(sortKey)) { for (int i = 0; i < 10; i++) { redisTemplate.boundSetOps(sortKey).add(String.valueOf(i)); String hashKey = "hash" + i, strId = String.valueOf(i), strName = getRandomStr(), strSite = getRandomStr(); redisTemplate.boundHashOps(hashKey).put("_id", strId); redisTemplate.boundHashOps(hashKey).put("Name", strName); redisTemplate.boundHashOps(hashKey).put("Site", strSite); System.out.printf("%s : {\"_id\": %s, \"Name\": %s, \"Site\", %s}\n", hashKey, strId, strName, strSite); } } SortQuery<String> sortQuery = SortQueryBuilder.sort(sortKey).by("hash*->Name") .get("hash*->_id").get("hash*->Name").get("hash*->Site").build(); List<String> sortRslt = redisTemplate.sort(sortQuery); for (int i = 0; i < sortRslt.size(); ) { System.out.printf("{\"_id\": %s, \"Name\": %s, \"Site\", %s}\n", sortRslt.get(i+2), sortRslt.get(i+1), sortRslt.get(i)); i += 3; } }
运行结果redisTemplateSort(redisTemplate)(按代码中的名称排序):
redisTemplateSort(redisTemplate)
hash0 : {"_id": 0, "Name": 59, "Site", 60} hash1 : {"_id": 1, "Name": 37, "Site", 57} hash2 : {"_id": 2, "Name": 6, "Site", 40} hash3 : {"_id": 3, "Name": 91, "Site", 58} hash4 : {"_id": 4, "Name": 39, "Site", 32} hash5 : {"_id": 5, "Name": 27, "Site", 82} hash6 : {"_id": 6, "Name": 43, "Site", 10} hash7 : {"_id": 7, "Name": 17, "Site", 55} hash8 : {"_id": 8, "Name": 14, "Site", 91} hash9 : {"_id": 9, "Name": 39, "Site", 91} {"_id": 40, "Name": 6, "Site", 2} {"_id": 91, "Name": 14, "Site", 8} {"_id": 55, "Name": 17, "Site", 7} {"_id": 82, "Name": 27, "Site", 5} {"_id": 57, "Name": 37, "Site", 1} {"_id": 32, "Name": 39, "Site", 4} {"_id": 91, "Name": 39, "Site", 9} {"_id": 10, "Name": 43, "Site", 6} {"_id": 60, "Name": 59, "Site", 0} {"_id": 58, "Name": 91, "Site", 3}